Segnato profondamente dalla morte dello zio causata da un improvviso attacco cardiaco, già nel 2016 decise di mettere le sue competenze di ingegnere hardware a disposizione di questa specifica esigenza medica.

Risultato di questo impegno e di una lunga ricerca, è il dispositivo patch ResQ: capace di monitorare e registrare forza e tempistica dell’attività elettrica del cuore, può trasformare queste informazioni in dati di chiarissima lettura, e può procedere alla loro condivisione – in caso di anomalie – a caregiver e medico di riferimento.

Durante il corso delle sue ricerche, Kim ha avuto modo di approfondire dinamiche, numeri e modalità correlate ad attacchi cardiaci extra ospedalieri negli USA.

Da qui la decisione di riunire un gruppo di ingegneri per avviare ResQ, una soluzione che possa prendersi cura di persone vulnerabili, come mio zio e mia nonna

Il team ad oggi comprende anche Jihoon Han, il quale si occupa della progettazione della parte hardware e dell’elaborazione del segnale, mentre Peter Kim sta sfruttando il suo background in economia finanziaria per la gestione delle operazioni aziendali di ResQ.

Il gruppo di lavoro ha creato il primo prototipo lo scorso inverno e lo ha sottoposto ad una serie di test elettrici e prestazioni, confermando una trasmissione dati pulita ed esatta alla relativa all’applicazione per smartphone. Sono già stati apportati miglioramenti all’unità di data acquisition ed al modulo di comunicazione per accelerare il protocollo di trasferimento. Il secondo prototipo, è ora pronto per una seconda fase di test legati alla possibile acquisizione di dati ECG dei pazienti durante attività motorie. 

Speriamo di fornire una rete di sicurezza per coloro che hanno malattie cardiovascolari esistenti per condurre la loro vita senza doversi preoccupare di un imminente attacco di cuore […]. Il nostro gruppo spera anche di fornire dati clinici semplici e puliti ai medici per facilitare la telemedicina o l’assistenza domiciliare, migliorando i risultati di salute dei pazienti e l’efficienza dell’assistenza sanitaria

 Jeff Kim

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Ecco come funziona: dopo aver scattato una foto con determinate caratteristiche – tra le quali nitidezza ed ampiezza della parte del corpo immortalata – un sistema automatizzato rileva, estrae ed analizza tutte le lesioni pigmentate osservabili. Una rete neurale convoluzionale pre addestrata determina invece la natura della lesione e provvede a contrassegnarla tramite un colore, in base alla diagnosi: ovvio, il colore rosso, quale segnale di allarme, suggerisce un’ispezione più approfondita da parte del personale medico competente. 

Infine, l’immagine verrà poi visualizzata in un formato simile alle mappe di calore, per evidenziarne ulteriormente i risultati. 

Animazione dei ricercatori coinvolti nel progetto di ricerca | MIT News

La sfida dei ricercatori è si quella di permettere un rilevamento efficace ed efficiente del cancro alla pelle, ma in egual misura, il loro interesse è rendere effettivo un miglioramento dell’attuale capacità del sistema medico di fornire screening cutanei completi su larga scala.

La nostra ricerca, suggerisce che i sistemi che sfruttano la visione artificiale e le reti neurali profonde, possono ottenere una precisione paragonabile a quella di dermatologi esperti

Queste le parole di Luis R. Soenksen, esperto di dispositivi medici, il quale attualmente è Venture Builder per il MIT nella divisione Intelligenza Artificiale e Sanità. É lui il primo autore del recente articolo pubblicato su Science Translation Medicine, dal titolo “Using Deep Learning for Dermatologist-level Detection of Suspicious Pigmented Skin Lesions from Wide-Field Images”.

É infatti grazie all’AI, che i ricercatori hanno addestrato il sistema, utilizzando tra le altre, 20.388 immagini messe a disposizione dall’Ospedale Gregorio Marañon di Madrid. Tutte le referenze, sono state raccolte con fotocamere quotidianamente accessibili al consumatore medio, e sono poi state classificate da personale medico specializzato. Così facendo, si è arrivati a confermare una effettiva sensibilità all’individuazione di melanomi superiore al 90%.

Per approfondire:
Luis R. Soenksen, Timothy Kassis, Susan T. Conover, Berta Marti-Fuster, Judith S. Birkenfeld, Jason Tucker-Schwartz, Asif Naseem, Robert R. Stavert, Caroline C. Kim, Maryanne M. Senna, José Avilés-Izquierdo, James J. Collins, Regina Barzilay and Martha L. Gray (2021) Using deep learning for dermatologist-level detection of suspicious pigmented skin lesions from wide-field images, Science Tranlational Medicine, 17 Feb 2021, Vol. 13, Issue 581, eabb3652, DOI: 10.1126/scitranslmed.abb3652 

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In passato ci siamo occupati di un tema analogo raccontando del dispositivo biomedicale realizzato dall’Università di Barcellona che sfruttando l’intelligenza artificiale è in grado di effettuare in modo efficace e delicato lo screening del tumore al seno.

Anche la recente ricerca, pubblicata su Scientific Reports, dimostra il potenziale della tecnologia AI nella diagnosi veloce e non invasiva dei tumori. Lo studio condotto si focalizza sul riconoscimento di tre tipi di tumore della fossa cranica posteriore.

Esempi di immagini a risonanza magnetica di pazienti pediatrici con tumore cerebrale

Attestandosi come principale causa di morte per cancro di bambini, l’individuazione celere e certa di queste tre tipologie di malattia appare fondamentale.

La cura dei minori necessita di particolare sensibilità e immediatezza nella gestione di patologie di tale gravità: la possibilità di analizzare le informazioni in modo rapido e indolore evitando la biopsia, così come la garanzia di un referto accurato e la prontezza di intervento adeguato, risultano cruciali.

“Abbiamo combinato l’imaging con l’intelligenza artificiale per fornire una diagnostica di alto livello che possa iniziare a dare alcune risposte”

Professor Andrew Peet, Università di Birmingham

La tecnica messa in atto dal team di ricerca prevede la combinazione di risonanza magnetica di diffusione, esame basato sull’analisi dei movimenti delle molecole d’acqua presenti in un tessuto, e machine learning. Con le scansioni e i dati generati viene estratta una sorta di mappa informativa sul tumore al cervello.

Le immagini, ricavati dalle attrezzature di 12 diversi ospedali e coinvolgendo ben 117 pazienti, sono state prima esaminate da personale medico specializzato e successivamente analizzate dagli algoritmi di AI.

In passato erano stati condotti studi analoghi, ma limitati a singoli centri specializzati: la recente ricerca dimostra invece che è possibile impiegare la tecnica innovativa in molteplici enti ospedalieri. In questo modo si può garantire l’ottimizzazione delle diagnosi di tumore al cervello per molti più piccoli pazienti e, di conseguenza, degli interventi adeguati in caso di malattia.

Per approfondire:

Jan Novak, Niloufar Zarinabad, Heather Rose, Theodoros Arvanitis, Lesley MacPherson, Benjamin Pinkey, Adam Oates, Patrick Hales, Richard Grundy, Dorothee Auer, Daniel Rodriguez Gutierrez, Tim Jaspan, Shivaram Avula, Laurence Abernethy, Ramneek Kaur, Darren Hargrave, Dipayan Mitra, Simon Bailey, Nigel Davies, Christopher Clark, Andrew Peet (2021), Classification of paediatric brain tumours by diffusion weighted imaging and machine learning, Scientific Reports volume 11, 2987 (2021), https://doi.org/10.1038/s41598-021-82214-3

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Che sia a causa del lavoro o problematiche personali, tutti possiamo subire il cattivo effetto del cortisolo, l’ormone dello stress, sostanza che può minacciare seriamente lo stato di salute. Oggi è possibile monitorarne i livelli costantemente: la collaborazione tra EPFL e Xsensio ha infatti portato allo sviluppo di un dispositivo indossabile in grado di misurare il cortisolo presente nel sudore umano.

Finora è stato possibile valutarne la presenza esclusivamente con gli esami del sangue, quindi attraverso una misurazione momentanea. Ma essendo individuabili anche in alcuni liquidi corporei, gli ingegneri del Nanoelectronic Devices Laboratory (Nanolab) e della startup svizzera Xsensio hanno realizzato un cerotto con sensore miniaturizzato in grado di rilevare il cortisolo nel sudore di chi lo applica.

L’impiego di micro sensori o device elettronici per l’osservazione dei parametri vitali è oggetto di grande interesse e ricerca. Che siano integrati ai filati in tessuti flessibili, come i dispositivi realizzati dal MIT, o indossabili insieme a capi di abbigliamento ad hoc, ne sono esempio i prodotti della startup ComfTech®, offrono vantaggi significativi nelle pratiche di assistenza sanitaria.

“Poiché può essere indossato, gli scienziati possono raccogliere dati quantitativi e oggettivi su alcune malattie legate allo stress.”

Professor Adrian Ionescu – Nanolab

Il cortisolo è l’ormone secreto dal corpo in risposta a situazioni usuranti, ma quando viene prodotto in quantità erronea può provocare gravi danni alla salute. L’individuazione attraverso il sudore resa possibile dal team di ricercatori EPFL e Xsensio risulta estremamente valida essendo l’unico metodo esistente per raccogliere valori in modo continuo, preciso e non invasivo.

Il cerotto rileva l’ormone attraverso un transistor e un elettrodo in grafene attivato dagli aptameri, acidi in grado di legarsi a composti specifici. A contatto con il cortisolo sono in grado di individuarne immediatamente la presenza e permettere la misurazione della loro concentrazione. Il dispositivo intelligente è stato testato sulla piattaforma di rilevamento Lab-on-Skin ^TM di Xsensio.

La tecnologia EPFL e Xsensio potrebbe avere un ruolo cruciale nella diagnosi di disfunzioni legate allo stress quali obesità, malattie cardiovascolari ed esaurimento e in particolare in funzione della comprensione di patologie quali depressione e burnout, i cui stadi sono oggi difficilmente quantificabili. Il team di ricerca ha inoltre espresso la volontà di testare presto il cerotto in ambito ospedaliero: questa la direzione del progetto ponte avviato con l’Ospedale Universitario di Losanna (CHUV).

Per approfondire:

Sheibani, S., Capua, L., Kamaei, S., Akbari, S. S. A., Zhang, J., Guerin, H. and Ionescu, A. M. (2021) Extended gate field-effect-transistor for sensing cortisol stress hormone, Communications Materials 2021, 2, 10, https://doi.org/10.1038/s43246-020-00114-x

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